基于注意力机制融合特征的电力中期负荷预测方法及系统

摘要

本公开实施例公开了一种基于注意力机制融合特征的电力中期负荷预测方法及系统，旨在解决现有的预测方法滚动预测过程中累计误差大、预测精度低的问题；其中方法包括：对电力负荷历史数据进行预处理，基于获取的预处理数据构建训练集、验证集和测试集；构建负荷预测模型，负荷预测模型包括依次串联的输入层、特征提取层、注意力层、特征融合层和特征输出层；在训练集上对负荷预测模型进行训练，并在验证集上对训练的负荷预测模型进行验证；在测试集上构建预测序列，采用递归预测法对训练模型进行测试，获得电力中期负荷预测值；本申请提供的方案专用于电力中期负荷预测，有效减少信息的冗余，提高负荷预测的准确率。